自動車部品サプライヤーでの生産分析のケーススタディ

あなたは、自動車部品業界の生産データの分析に焦点を当てた、刺激的なケーススタディの真っ只中にいます。あなたがデータアナリストとして活動する会社は、内燃機関および電動機関向けのさまざまなコンポーネントを製造しています。このガイドでは、価値ある洞察を得るために関連するデータを分析し、トレンドを把握する方法を学びます。

主な洞察

このケーススタディでは、提供される生産原価データについて取り上げ、特定の期間内の製造数の時系列を示しています。あなたは、各階層、生産責任者、および不適合率の間のパターンや関係を発見する能力を持つでしょう。これらのデータに基づいて、生産プロセスや潜在的な最適化手法に関する貴重な知見を得ることができます。

ステップバイステップガイド

データ構造の理解

分析を開始する前に、利用可能なデータの構造を理解することが重要です。合計で1,000以上のデータセットがあり、以下の特徴が含まれています。

• Laufende Nummer: 1から1000までの参照番号で、個々のデータセットを識別します。
• Datum und Uhrzeit: 2019年1月2日から2020年4月12日までのデータが収集されました。
• Monat und Jahr: これらの情報はデータを時間的に整理するのに役立ちます。
• Schicht: 3つのシフト（早番、遅番、夜番）で生産が行われています。
• Produkt: シール要素や保護要素などのさまざまな製品が製造されています。
• Produktionsleiter: 各データセットは製造責任者（A、B、C）に割り当てられています。
• Stückzahl: 製造された部品の数です。
• Ausschuss: この数値は各シフトで不適合生産が発生しているかを示します。

Excelでの準備

分析を開始する前に、Excelを開いて利用可能な生データを読み込んでください。これらのデータは、特定の情報を視覚化し、評価するために重要です。すべての列が正しく命名され、各データポイントが正しく入力されていることを確認してください。これにより、分析を開始する前に明確で整理された作業環境が作成されます。

数量データの確認

Excelにデータを読み込んだら、生データの数に関する最初のチェックが意味をなします。製造された部品の合計数が現実的かどうかを確認するために、簡単な合計関数を適用します。これは、不一致を早期に特定し、誤って入力された値を除外するための最初のステップです。

シフトデータの解析

分析の中心となるのは、シフト別に生産を比較することです。各シフトに異なる製造責任者が割り当てられているため、データを集計して各シフトの総生産量を特定することができます。これにより、外部要因や内部プロセスに起因するかもしれない生産の違いやパターンを可視化できます。

製造責任者の調査

次の分析フェーズでは、各製造責任者の影響を調査する必要があります。さまざまな製造責任者の下で生産性がどのように異なるか、不適合率に有意な差異があるかを分析します。これらの情報は、生産チームのパフォーマンスを評価し、最適化が必要な領域を特定するために重要です。

時間系列分析の作成

今度は、時間系列を分析し、視覚化することが重要です。Excelでの図表を使用して、生産活動を期間全体にわたって追跡します。さまざまなグラフを使用して、生産内のトレンドや季節の変動、特異な部分を把握します。これは、将来の生産周期の予測を作成するために重要です。

予測の立案

時間系列分析をもとにして、今度は予測を立案します。これまでに収集したデータに基づいて予測を行うために、トレンド分析などのExcelツールを使用します。異なる時間間隔に対して適用し、より正確な予測を生成します。

知見の要約

分析のための必要なステップを踏みましたら、自分の洞察をまとめる時間を取るべきです。収集したデータや特定したパターンについて反省してください。これにより、生産の最適化に向けた提言を行うのに役立ち、企業の生産プロセスの改善にも貢献するかもしれません。

要約

Excelでの生産データの構造化された分析により、異なる生産シフトの効率に関する貴重な洞察を得ることができます。さまざまな影響要因についての深い理解が、有益な最適化を行い、生産の品質向上に役立つでしょう。